論文の概要: Quantum-inspired Complex Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00392v1
• Date: Sun, 31 Oct 2021 03:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 19:06:12.558815
• Title: Quantum-inspired Complex Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子インスパイアされた複雑畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Shangshang Shi, Zhimin Wang, Guolong Cui, Shengbin Wang, Ruimin Shang, Wendong Li, Zhiqiang Wei, Yongjian Gu
• Abstract要約: 我々は、より豊かな表現能力とより良い非線形性を持つ複素数値重みを利用することにより、量子刺激ニューロンを改善した。 我々は、高次元データを処理できる量子インスパイアされた畳み込みニューラルネットワーク(QICNN)のモデルを描く。 5つのQICNNの分類精度をMNISTとCIFAR-10データセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.65730040410185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum-inspired neural network is one of the interesting researches at the junction of the two fields of quantum computing and deep learning. Several models of quantum-inspired neurons with real parameters have been proposed, which are mainly used for three-layer feedforward neural networks. In this work, we improve the quantum-inspired neurons by exploiting the complex-valued weights which have richer representational capacity and better non-linearity. We then extend the method of implementing the quantum-inspired neurons to the convolutional operations, and naturally draw the models of quantum-inspired convolutional neural networks (QICNNs) capable of processing high-dimensional data. Five specific structures of QICNNs are discussed which are different in the way of implementing the convolutional and fully connected layers. The performance of classification accuracy of the five QICNNs are tested on the MNIST and CIFAR-10 datasets. The results show that the QICNNs can perform better in classification accuracy on MNIST dataset than the classical CNN. More learning tasks that our QICNN can outperform the classical counterparts will be found.
• Abstract（参考訳）: 量子インスパイアされたニューラルネットワークは、量子コンピューティングとディープラーニングの2つの分野の結合における興味深い研究の1つである。 実際のパラメータを持つ量子インスパイアされたニューロンのモデルが提案されており、主に3層フィードフォワードニューラルネットワークに使われている。 本研究では、よりリッチな表現能力と非線形性を有する複素値重みを活用し、量子インスパイアされたニューロンを改善する。 次に、量子インスパイアされたニューロンを畳み込み演算に実装する方法を拡張し、高次元データを処理する量子インスパイア畳み込みニューラルネットワーク(qicnns)のモデルを自然に描画する。 畳み込み層と完全連結層の実装方法が異なる5つのqicnnの構造について考察した。 5つのQICNNの分類精度をMNISTとCIFAR-10データセットで検証した。 その結果,従来のCNNよりも,MNISTデータセットの分類精度がよいことがわかった。 qicnnが従来のものよりも優れた学習タスクを見つけることができます。

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